МОНИТОРИНГ ОПУСТЫНИВАНИЯ ЗЕМЕЛЬ АТЫРАУСКОЙ ОБЛАСТИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.37884/1-2025/32Ключевые слова:
Атырау, Landsat, NDVI, Google Earth Engine, опустынивание, дистанционное зондирование, мониторинг.Аннотация
Процесс опустынивания усугубляет такие проблемы, как бедность, плохое здоровье, отсутствие продовольственной безопасности, потеря биоразнообразия, нехватка воды, изменение климата и вынужденная миграция. Поэтому опустынивание считается одной из важнейших проблем, ведущих глобальную социально – экономическую и экологическую ситуацию к кризису.
Деградация и опустынивание земель в настоящее время преследуют самую глобальную катастрофическую проблему в контексте изменения климата и неконтролируемой антропогенной деятельности, в последние десятилетия методы дистанционного зондирования широко используются в качестве инструментов для оценки пространственных и временных тенденций. Поэтому для наблюдения за землями используются данные спутников Landsat, Sentinel-2, MODIS, CBERS и PlanetScope (Planet Labs). А в статье при оценке деградации и опустынивания земель Атырауской области рассматривались индекс нормированной разницы растительности (NDVI), изменение почвенного покрова, индекс листовой зоны (LAI) и расширенный вегетационный индекс (EVI), количество осадков и набор данных о растительности по районам Махамбет, Курмангазы и Кызылкога. Также в данных районах с использованием Google Earth Engine были продемонстрированы показатели Курмангазы - 10,88% (NDVI -0,272), Махамбета - 6,06% (NDVI -0,067 ) и Кызылкога - 3,39% (NDVI -0,098 ) по растительному состоянию сельскохозяйственных земель за период 2010-2020 годов.
Библиографические ссылки
United Nations, 2015. Transforming Our World: the 2030 Agenda for Sustainable Development, 70/1. A/RES/.
Global Drylands: A UN system-wide response. [Электронный ресурс]. – 2011. - URL: https://unemg.org/2018/images/emgdocs/publications/Global_Drylands_Full_Report.pdf
De Pina Tavares, J., Baptista, I., Ferreira, A.J.D., Amiotte-Suchet, P., Coelho, C., Gomes, S., Amoros, R., Dos Reis, E.A., Mendes, A.F., Costa, L., Bentub, J., Varela, L., 2015. Assessment and mapping the sensitive areas to desertification in an insular Sahelian mountain region case study of the Ribeira Seca Watershed, Santiago Island, Cabo Verde // Catena 128, 214–223. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2014.10.005.
Xu, D., Song, A., Tong, H., Ren, H., Hu, Y., Shao, Q., 2016. A spatial system dynamic model for regional desertification simulation - a case study of Ordos, China // Environ. Model. Software 83, 179–192. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.05.017.
Li, Q., Zhang, C., Shen, Y., Jia, W., Li, J., 2016. Quantitative assessment of the relative roles of climate change and human activities in desertification processes on the Qinghai-Tibet Plateau based on net primary productivity // Catena 147, 789–796. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.09.005.
ОБЗОР: Проблема опустынивания на глобальном и региональном уровнях. [Электронный ресурс]. -2017. - URL: https://carececo.org/main/news/obzor-problema-opustynivaniya-na-globalnom-i-regionalnom-urovnyakh/
Программа по борьбе с опустыниванием в Республике Кaзахстан на 2005-2015 годы утв.: Правительством РК от 24 января 2005 года, № 49 [Электронный ресурс]. URL: http://www.eco.gov.kz/strategiya/pustynya.php
Сводный аналитический отчёт о состоянии и использовании земель Республики Казахстан. 2016. Комитет МСХ РК по управлению земельными ресурсами. - Астана, 2017. – 180 с.
Г. Айтхожаева, А. Жилдикбаева, Т. Пентаев, А. Баухан , Н. Жумагалиева , В. Гурскиене. Современное состояние использования земель сельхозяйственного назначения в контексте устойчивого развития // Исследования, результаты. - 2024. - № 2 (102). – С.380-387. DOI: https://doi.org/10.37884/3-2024/42
D’Odorico, P., Bhattachan, A., Davis, K.F., Ravi, S., Runyan, C.W., 2013. Global desertification: drivers and feedbacks // Adv. Water Resour. 51, 326–344. DOI: https://doi. org/10.1016/j.advwatres.2012.01.013.
Zhao, Y., Wang, X., Novillo, C.J., Arrogante-Funes, P., V´ azquez-Jim´enez, R., Maestre, F. T., 2018. Albedo estimated from remote sensing correlates with ecosystem multifunctionality in global drylands // J. Arid Environ. 157 (9), 116–123. DOI: https://doi. org/10.1016/j.jaridenv.2018.05.010.
Feng K., Wang T., Liu Sh., Kang W., Chen X., Guo Z., Zhi Y. Monitoring desertification Using Machine-Learning Techniques with Multiple Indicators Derived from MODIS Images in Mu Us Sandy Land, China // Remote Sens. 2022, 14(11), 2663; DOI: https://doi.org/10.3390/rs14112663
A. Moumane, J.A. Karkouri, A. Benmansour, F. Ghazali, J. Fico, A. Karmaoui, M. Batchi. Monitoring long-term land use, land cover change, and desertification in the Ternata oasis, Middle Draa Valley, Morocco // Remote Sensing Applications: Society and Environment. Volume 26, April 2022, 100745. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100745
X. Meng, X. Gao, S. Li, Sh. Li, J. Lei. Monitoring desertification in Mongolia based on Landsat images and Google Earth Engine from 1990 to 2020 // Ecological Indicators. Volume 129, October 2021, 107908. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107908
Т. Рафиков, М. Ерболқызы, А. Жилдикбаева. Применение данных дистанционного зондирования земли и анализа NDVI 8 Восточно-казахстанской области // Исследования, результаты. - 2024. - № 1 (101). – С.183-191. DOI: https: //doi.org/10.37884/1-2024/18
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Izdenister natigeler
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
